AI工程师

职责描述： 工作职责： 1. 场景发现与落地：深入公司各业务部门，调研并识别 AI 应用场景（如智能知识库、自动化报表分析、AI客服、公文辅助写作等），负责从需求分析到上线的小型 AI 项目全生命周期管理。 2. 技术方案设计：负责 AI 小场景的技术方案选型（如选择合适的开源模型或商业 API），独立完成基于 RAG 或 Agent 架构的轻量级应用搭建。 3. 乙方合作伙伴管理：参与公司大型 AI 中台/平台的选型与建设，作为技术接口人监督乙方的实施进度与交付质量，确保平台底层能力能支撑后续业务扩展。 4. 内生能力沉淀：负责将乙方交付的平台能力进行“甲方化”吸收，编写内部应用开发规范，指导业务部门或 IT 同事利用平台工具快速复制更多业务场景。 5. 前瞻性研究：跟踪生成式 AI (GenAI) 领域的最新进展，定期进行内部技术分享和 AI 文化布道。 任职要求： 1. 教育背景：计算机科学、人工智能、机器学习或相关领域的学士或硕士学位。 2. 核心经验： -- 3年以上 IT 开发或数据相关经验，至少 1 年以上的 LLM 应用落地经验。 -- 有成功的“甲方”工作经验或知名咨询/集成商背景者优先。 -- 熟悉主流大模型（如 GPT、豆包、文心一言、通义千问等）的特性及其 API 调用。 3. 知识与技能： -- 精通至少一种编程语言，如Python、Java或C++； -- 熟悉 LangChain, LlamaIndex, Dify 或类似 AI 应用开发框架； -- 理解向量数据库（如 Milvus, Pinecone, Chroma）及 RAG 检索优化原理。 -- 具备基础的 Prompt Engineering 技巧及 Agent 开发逻辑。 4. 软性素质： -- 极强的沟通能力：能听懂业务部门的痛苦，并能用非技术语言解释 AI 的边界。 -- 项目管控力：有带项目或管理供应商的经验，结果导向。 -- 快速自驱力：AI 技术迭代极快，需要具备极强的自我学习能力。